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AI与数字孪生联手,将带来怎样的供应链运营体验?
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在整个供应链中,AI增强技术正在提升生产力、减轻全球劳动力短缺影响,并帮助企业找到更好、更安全的商品运送方法。从生产车间到消费者手中,AI对供应链的渗透将全面爆发。

供应链体系正在运用人工智能(AI)解决问题,改善全球运营态势。

在整个供应链中,AI增强技术正在提升生产力、减轻全球劳动力短缺影响,并帮助企业找到更好、更安全的商品运送方法。从生产车间到消费者手中,AI对供应链的渗透将全面爆发。

另一方面,企业可以利用数字孪生预测可能发生的业务中断及其影响,进而检测并解决组织中的潜在漏洞。此外,数字孪生也有望成为优化供应链网络、规程及库存的有效工具。

随着越来越多组织积极拥抱数字化,到2026年,全球工业4.0市场总规模预计将达到2100亿美元。供应链中的数字孪生与AI正是制造业数字化转型的重要方面之一,其不仅有助于提高效率和盈利能力,同时也将把客户体验推向新的水平。供应链行业中的数字孪生,堪称以技术方式实现数字化转型的辅助“专家”。

何谓供应链中的数字孪生?

真实供应链会使用虚拟仿真模型评估供应链动态,并预测供应链数字孪生中的流程是否成功。计划中和已发布的工作订单、销售订单、待批事项、需求/供应的实时数据和快照等,都能成为数字孪生模型的重要信息来源。而这些信息的具体采集,往往离不开以下要素:

  • 物联网设备(例如传感器)。
  • 物流与运输数据库。
  • 运营数据库。
  • 供应商信息(例如CRM数据、账单、发票等)。
  • 用户体验(例如在絤评论、客户服务工单)。

数字孪生技术中使用的主要是历史数据。但在某些情况下,数字孪生也完全可以吸引实时数据作为素材。数字孪生的含义就是“物理项目或活动的虚拟表示,作为物理对象的实时数字副本。”这里所说的“实时数据”,是指收集后立即交付使用的信息。

数字孪生技术如何颠覆供应链?

分析师们可以运用数字孪生技术更好地理解供应链行为,预见到发生概率极低的极端情况,并制定行动计划以节约成本、提高流程效率。

1、 优化整体供应链流程

数字孪生流程能够帮助组织及时发现趋势,并模拟不同流程变化带来的影响:

何谓供应链中的数字孪生?数字孪生模型能够通过结果预测将业务连续性与转型风险降至最低,从而增强供应链流程的设计测试能力。在流程转换之前,可以使用数字孪生模型计算收益、节约以及可能的投资回报。例如,企业可以创建数字孪生模型,通过模拟生产、库存和产品交付等众多场景重新审视自己的全球运营体系。

数字孪生还能帮助供应链企业在紧急状况下测试并确定最佳行动方案,并在虚拟环境中开展替换试验,借此显著提高组织稳定性。

2、发现瓶颈

数字孪生提供的端到端视图能够全面、永久覆盖整个供应链中的流程和瓶颈,以更少的人为干预寻求更加敏捷的解决方案。通过收集数据,数字孪生将帮助我们发现供应链交付中的各潜在弱点。例如,货运数字孪生将依靠收集自传感器的数据持续更新运输流程,并通过分析发现运输和交付中存在的效能提升空间和既有瓶颈。

3、 规划交通与设施布局

在为最终消费者提供产品和服务的同时,数字孪生还能够分析供需关系的变化如何影响供应链的物理位置与支持体系。在实时数据和数字孪生的支持下,供应链管理者能够更快更好地安排运输资源。

4、 优化库存

为了避免断货并降低总体制造和仓储成本,供应链数字孪生可以吸纳来自需求预测程序的数据,借此同时解决“单梯队”(即优化单一仓库中的库存)与“多梯队”(优化跨多仓库库存)挑战,最终实现对整个供应链网络的库存优化。

AI对供应链业务的影响

根据麦肯锡公司的预测,通过将AI技术纳入供应链,全球组织每年将获得1.3万亿至2万亿美元的经济价值。而根据普华永道的数据,到2030年,AI技术有望为全球经济贡献超过15.7万亿美元。

下面来看AI技术影响供应链的五种具体方式:

1.AI能够处理大量数据,借此改善需求预测。以此为基础,由传感器收集到的大量数据终于能够转化为价值,将现实世界实时展现在我们面前、供管理者做出明智决策。

2.AI提供的洞察力将帮助我们提高生产效率。

在自动计算的支撑下,AI能够显著提高仓储效率,大大优化线上商家的资源调度能力。

我们还可以使用AI检查供应链管理绩效,并提出具有广泛效应和适用性的新思路。AI利用强化学习、无监督学习、有监督学习等技术方法,为我们提示出供应链绩效中影响最大的各项要素和挑战。

3. 聊天机器人正重新定义客户服务:根据埃森哲的调查,聊天机器人已经可以管理80%的消费者交互内容。客户和物流供应商也有望使用AI实现个性化程度更高的互动体验。

4. 人工智能在供应链中的下一个大动作将是自动驾驶汽车。尽管自动驾驶卡车还要一段时间才能上路人,但物流业务确实在逐步引入高科技驾驶以提升运输效率和安全性。未来,辅助制动、车道辅助和高速公路自动驾驶等方案都将给供应链运营带来前所未有的增强。

5. 机器人也是人工智能讨论中不可或缺的重要环节。根据Tractica Research公布的数据,到2022年底,全球仓储和物流机器人的销售额将达到224亿美元。

我们总能在仓库中看到杂乱无章、随意堆放在众多货架和通道中的商品。但这只是表面现象,其放置背后其实有着严密的逻辑。收到订单后,距离目标商品最近的机器人将前往并拿取货物,再将其运送到人工打包员手中。整个过程完全自动化,枯燥低效的人工拣货由此成为历史。

在供应链管理中使用AI技术的收益

下面来看AI在物流与供应链中带来的具体收益:

1、 降低运营成本

通过将AI技术整合进物流和供应链体系,我们能够将更多任务交给AI系统自动执行,由此节约运营成本。从客户服务到仓库,整个自动化智能流程可以长时间无差错运行,从而减少错误和事故数量、将成本控制到以往难以想象的水平。

2、 使用聊天机器人提升客户服务体验

聊天机器人可以提供更多丰富功能(例如增强搜索、库存更新以及相关商品推荐等)以改善客户服务,这也是AI在供应链中的另一个重要用途。借助聊天机器人,企业无需对客服人员开展大量培训,这不仅能节约资金、还能保证客户在机器人的引导下准确无误地检索产品目录。

3、缩短运送时间

人工智能可以简化工作负载、消除可能导致配送延误的诸多瓶颈,由此缩短最终客户交付时间。此外,集成有AI元素的系统也能快速选出运送速度最快、最具成本效益、安全性最高的物流路线,从而进一步改善运输乃至供应链体系。

4、降低风险

基于AI的自动化系统可以保障良好的仓储管理与规划效果,借此改善员工及货品安全。零售行业的AI还可以评估工作场所内的安全数据,提醒生产商注意一切可能的危险因素。如此一来,生产商就能快速、主动做出响应,在严格遵守安全法规的同时切实维护仓库安全。

当AI与数字孪生联手,能不能带来更顺畅的供应链运营体验?

1、AI驱动数字孪生有助于应对气候变化

根据当前研究,新一代供应网络必须针对气候变化做出前瞻性设计,否则未来很可能遭遇一系列现实问题。

英伟达就在这方面做出了自己的努力。英伟达企业级数字孪生技术已经得到洛克希德马丁、爱立信等行业巨头的应用。如今,英伟达还计划在项目中为整个地球创建数字孪生副本,配合AI等现代技术提前几十年预测未来的气候变化结果。

在此类供应链工具的加持之下,AI与ML将帮助用户将精力集中在最可能造成严重破坏的元素上,更加有理有据地争取高管层支持、驱动科学理性的决策判断。

2、AI支持下的数字孪生有助于发掘事件相关性

单纯为供应链创建数字孪生,还不足以让其中的数据为普通消费者所用。在这方面,将AI纳入功能体系就显得非常重要,可确保工具就真正重要的问题向用户发出提醒。通过筛选和提炼,摆在用户面前的就只剩下必须立即处理、否则可能影响供应链正常运行的大麻烦。

3、AI驱动数字孪生有助于指导决策

虽然AI无法取代人类的主导决策地位,但AI与数字孪生的协同确实更擅长检测出人类难以察觉的数据模式。数字孪生中的AI组件不仅能提前向用户发出问题预警,同时也能给出积极的缓解甚至消除策略。

展望未来:供应链中的数字孪生与AI技术

通过分析不断变化的客户偏好与体验,数字孪生已经能够在供应链业务中帮助企业提前预判、及时介入。对企业来说,这些信息有助于加快产品交付、提升数据质量、缩短开发周期。此外,自然语言处理(NLP)、对象视觉识别、音频分析和信号处理等复杂技术同样能够在数字孪生建模中有所作为,带来超越人类直觉的有力支持。

此外,通过在移动应用中引入AI和大数据等供应链管理手段,组织可以有效预测需求、提高准确性、理解采购周期、预估未来的仓储容量,最终攻克看似无章可循的运营难题。

AI在供应链的改进中也将持续贡献力量,包括带来AI驱动型自动驾驶汽车,最终给整个供应链的全面自动化铺平道路。此外,对现有数据的挖掘和分析,也将成为我们对日益复杂的全球供应链进行成本与效率优化的最佳途径。

由此看来,数字孪生技术所关注的不只是我们生产了什么,也更加关注我们为谁而生产。

问题解答

1、 AI如何解决供应链短缺问题?

AI能够帮助企业预测供应短缺问题,而后以弹性方案做出响应,例如在港口关闭时重新部署关键物资的交付路径。这一切的背后,自然也离不开丰富数据与弹性响应模拟的支持。

2、 何谓供应链中的数字孪生?

供应链中的数字孪生是指根据真实供应链建立的虚拟仿真模型,可用于评估供应链动态并预测潜在事件。我们可以通过引入工作订单、销售订单、待批事项、需求/供应的实时数据和快照等,持续对数字孪生模型做出改进。

3、 数字孪生为何如此重要?

数字孪生有望极大改善企业中的数据驱动决策流程。数字孪生副本与边缘物理对象持续对接,组织可以利用孪生副本理解物理资产的当前状况、变化适应情况、优化运营,并为系统创造出更可观的价值。

责任编辑:姜华 来源: 至顶网
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